3、坏账率核心指标：逾期天数(DPD)、滚动率、最终损失率(LGD)的定义与计算逻辑

在信贷风控与事件驱动回测架构中，坏账率并非单一指标，而是由一组递进式核心指标构成。本章将深入解析逾期天数（DPD）、滚动率（Roll Rate）与最终损失率（LGD）的定义、计算逻辑及其在哨兵架构中的事件映射关系。

3.1 逾期天数（DPD）—— 风险暴露的刻度尺

定义：DPD（Days Past Due）指借款人超过约定还款日未还清最低应还款额的天数。它是衡量信用风险暴露程度最基础的指标，也是事件驱动系统中触发状态变更的核心事件源。

计算逻辑：

• 起始日：约定还款日次日（T+1）开始计数。
• 计数规则：自然日连续计算，包含周末与节假日。
• 状态分类：通常按 DPD 区间划分资产质量等级。

3.2 滚动率（Roll Rate）—— 风险迁移的预测器

定义：滚动率衡量某一逾期阶段的资产在下一个观察周期（通常为一个月）向更严重逾期阶段迁移的比例。它是预测坏账率的核心中间指标。

计算逻辑：

滚动率 = (期末处于更严重逾期状态的资产数) / (期初处于当前逾期状态的资产数) × 100%

示例计算：

• 期初 DPD 30–59 天的资产共 1,000 笔。
• 期末其中 200 笔迁移至 DPD 60–89 天。
• 则滚动率 = 200 / 1,000 = 20%。

滚动率矩阵（示例）：

3.3 最终损失率（LGD）—— 损失的终局度量

定义：LGD（Loss Given Default）指借款人在发生违约（通常定义为 ≥90 DPD）后，最终无法收回的损失金额占违约时未偿还本金的比例。它是坏账率计算的最终输出指标。

计算逻辑：

LGD = (违约时未偿还本金 - 最终回收金额) / 违约时未偿还本金 × 100%

关键影响因素：

• 抵押品价值：有抵押贷款的 LGD 通常低于信用贷。
• 催收效率：早期催收介入可显著降低 LGD。
• 法律环境：破产法、诉讼周期影响回收率。
• 经济周期：衰退期 LGD 普遍上升 10–20 个百分点。

3.4 三指标联动关系与事件流

在事件驱动哨兵架构中，DPD、滚动率、LGD 形成一条完整的数据处理链路：

3.5 回测中的指标聚合公式

在事件驱动回测哨兵架构中，最终坏账率由以下公式聚合：

坏账率 = Σ(各逾期阶段资产余额 × 滚动率 × LGD) / 总资产余额

分步计算示例：

1. 阶段划分：将资产按当前 DPD 分为 0、1–29、30–59、60–89、≥90 五组。
2. 滚动率应用：每组乘以对应的滚动率，得到预计将进入 ≥90 DPD 的资产比例。
3. LGD 加权：将预计违约资产乘以对应 LGD，得到预期损失金额。
4. 汇总归一：预期损失金额之和除以总资产余额，得到坏账率。

坏账率 = 80.2 / 6,250 = 1.28%